package 动态规划.背包问题;

public class 完全背包 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] weight = {0, 1, 2, 3};
        int[] value = {0, 1, 2, 3};
        int capacity = 10;
        System.out.println(bagComplete_(weight, value, capacity));
        System.out.println(bagComplete(weight, value, capacity));
    }

    /**
     * 完全背包问题的二维数组实现
     *
     * @param w w数组表示物品的重量
     * @param v v数组表示物品的价值
     * @param n n表示指定的背包容量
     * @return 可以装入背包里物品的最大价值
     */
    public static int bagComplete_(int[] w, int[] v, int n) {
        int[][] dp = new int[w.length + 1][n + 1];
        for (int i = 1; i <= w.length; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (j <=w[i - 1]) { //当前物品重量超过了当前的背包容量，此时需要舍弃物品i，则此时的最大价值就等于i-1件物品容量等于j时候的价值
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                } else {       //当前物品重量没有超过当前的背包容量，即当前物品装得下，分为两种情况 1.装 2.不装，取两种情况的最大值
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - w[i - 1]] + v[i - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[w.length][n];
    }

    /**
     * 完全背包问题的一维数组实现
     *
     * @param w w数组表示物品的重量
     * @param v v数组表示物品的价值
     * @param n n表示指定的背包容量
     * @return 可以装入背包里物品的最大价值
     */
    public static int bagComplete(int[] w, int[] v, int n) {
        int[] dp = new int[n + 1];
        dp[0] = 0;

        for (int i = 0; i < w.length; i++) { //遍历物品
            for (int j = 0; j <= n; j++) {   //遍历背包容量
                if (w[i] > j) continue;
                dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - w[i]] + v[i]);
            }
        }
        return dp[n];
    }
}

